Wege zu globalen Daten-Infrastrukturen

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1 Wege zu globalen Daten-Infrastrukturen Peter Wittenburg Max Planck Data and Compute Center Garching, Deutschland Max Planck Institute for Psycholinguistics Nijmegen, Niederlande

2 mein Hintergrund

3 Psycholinguistik S. Freud W. Wundt Experimente wie verarbeitet das Gehirn Sprache? wie erlernen wir Sprache? wie ist die funktionelle Architektur? was ist genetisch vorbestimmt?

4 Experimente & Observationen nutzen alle verfügbaren Kanäle speech sounds suprasegmental information (pitch, intensity, etc) eye movements head movements hand/arm movements (gestures) body movements virtual reality EEG/MEG/fMRI genomics simulations etc.

5 Wissenschaft unter dem Einfluss der Daten einige MPIs als Beispiel GW-Sektion BM-Sektion PCT-Sektion

6 MPI für Extraterrestrische Physik Globales EUCLID Projekt PB raw data from ground based surveys TB Euclid raw data - processed data 5x more slide von Johannes Koppenhoefer, MPE

7 MPI for Neurobiologie Electronen Microscopie neuronaler Strukturen Datenvolumen: PB

8 DOBES Spracharchiv am MPI ca. 200 Sprachen und Kulturen zumeist unwiderbringliche Aufnahmen ca. 80 TB im online Repositorium (PIDs, MD) externe Replikationen über GWDG, RZG und evtl. SARA ca. 200 TB nicht gut organisierte Daten DOBES Programm von der VWS seit 2000 gefördert

9 Multimodale Analysen am MPI PHENOMENOLOGY LINGUISTIC SPACE linguistic features LINGUISTIC SIGNATURE RULE SPACE causal features Biology/Measurements Sample SPACE physical features Begründen linguistischer Phänomene mittels verschiedener Muster in unterschiedlichen Datenquellen (Resolution (T, SP), Art, VP, etc.) mittels ML eine Abbildung zwischen Samples auf Linguistische Phänomene ca. 2.5 TB Datenmatrix Daten von diversen Instituten Bild vom CHUV & EPFL Lausanne

10 Evolution der Sprachen am MPI was sind die Wurzeln unserer Sprachen? Austronesische Sprachen schier unglaubliche Proliferation der Diversität eine neue Sprache innerhalb von 5 Jahren (1200 languages in 6000 years) Object-Verb Verb-Object Noun-RelCl RelCl-Noun years der Clou ist eine große Featurematrix und Erstellen von Entwicklungsbäumen mittels Phylogenetischer Algorithmen

11 MPIe mit großen Daten Projekten MPI for Meteorology (Hamburg) MPI for Psycholinguistics (Nijmegen) MPI f. Plant Breeding Research (Köln) MPI for Radio Astronomy (Bonn) MPI for Chemistry (Mainz) MPI for Astronomy (Heidelberg) MPI for Ornitology (Seewiesen) MPI for Plasmaphysics (Greifswald) MPI for Molecular Genetics (Berlin) MPI for Gravitational Physics (Potsdam, Hannover) MPI for Biogeochemistry (Jena) MPI for Plasmaphysics (Garching) MPI for Extraterrestrial Physics (Garching) MPI for Astrophysics (Garching) MPI for Physics (München) MPI for Neurobiology (Martinsried) MPI for Biochemistry (Martinsried)

12 ein paar Anmerkungen

13 Daten-orientierte Wissenschaft... generiert immer mehr Daten, die das Daten-Management zu einer Herausforderung werden lassen reproduzierbare Wissenschaft Vertrauen in Basis wissenschaftlicher Ergebnisse Steigern der Effizienz (50+ % Verlust an Wiss-Zeit) gesellschaftliche Verantwortung ist kollaborativ, cross-diszipilinär und grenzübergreifend ist dynamisch im Erfinden neuer Strukturen und semantischer Domänen braucht stabile und doch flexible Rahmen N. Kroes EC: Data is currency of modern Science

14 Wille zum Austausch Use other researchers datasets if easily accessible 84% Willing to share data across a broad group of researchers 81% Appropriate to create new datasets from shared data 76% 676 Currently share all of their data 6% wie jedoch anstellen? 266 Metadata standards DIF DwC DC EML FGDC Open GIS slide von Bill Michener, DataONE ISO My Lab none

15 Daten-Maschinerie enrichment processing reduction analysis domain of registered data individual value (short timescale) community value society value publication (medium timescale) (long timescale) acquisition generation description PIDs geben Identität und sichern Referenzierbarkeit MD erlauben Finden und Interpretation. preservation Metadaten Identifier Services wie beherrschen wir diese Datenflut? brauchen funktionierende Infrastrukturen brauchen automatische Abläufe Daten-Fabrik!

16 nicht nur Big Data regular big data (sensors, simulations) - large data volumes, structured data - easy to manage (but real-time streams) - lots of automatic (pre) processing irregular big data - aggregated data (collections) - heterogeneous long tail data - difficult to manage - difficult to get and harvest - lots of relations

17 Wissenschaftler Workshop zu Daten einige Daten-Challenges sind nur durch Wissenschaftler selbst zu lösen (Algorithmen,etc.) andere bedürfen einer Infrastruktur nur systematischere Lösungen werden bei der Zunahme der Daten reproduzierbare Wissenschaft ermöglichen Trend zu automatisierten Workflows Umgang mit Daten kostet insgesamt zu viel und belegt Wissenschaftler Zeit bridging the gap between creation and consumption still a challenge (metadata, quality, structure, semantics) brauchen eine neue Generation von Daten-Experten

18 ESFRI Cluster Sorgen/Nöte CRISP ENVRI DASISH BioMed identity & integrity finding, access & re-use Data identity Data identity continuum Software identity Concept identity User identity management Common data standards and formats Service discovery Service market places Integrated data access and discovery Semantic annotations and bridging DM & DC Data storage facilities Data curation Dynamic data management Privacy and security User Community Forum Reference models Education & training 18

19 wo geht es lang? wo könnte es lang gehen!

20 konkrete Schritte der EC (Oct. 2010) European attempts to build a common data infrastructure OpenAIRE and others as well N. Kroes EC:

21 Collaborative Data Infrastructure Data Generators Users organisatorische und kulturelle Nähe sind primär für Vertrauen Kuration ist eine beiderseitige Aufgabe Trust Data Curation Community Support Services Common Data Services

22 EUDAT Föderation diverser Zentren 22

23 EUDAT Knoten (ab 2014 mehr) Community Center Common Data Center verteilte Zentren als Grundkonzept offene Föderation wie muss man sich anschließen? noch zu aufwendig

24 being offered in progress to come EUDAT Service Übersicht EUDAT Box dropbox-like service easy sharing local synching Semantic Anno checking, referencing and annotating Generic Workflow automating data processing Dynamic Data immediate handling B2DROP B2NOTE 24

25 DRIHM EUDAT für Citizen Data Community Domain Specific Metadata Describe Citizens

26 VPH Replikation + Verarbeitung Big Data Replikation auf physischem Niveau ist einfach (File, Cloud-Objects, etc) Replikation inkl. logischer Information ist komplex (alle machen es unterschiedlich) Staging zu HPC auch nicht einfach

27 wo ist das Problem? offensichtlich ist alles im Fluss oder? außerdem haben wir Infrastrukturen von Google, Amazon etc. viele sind durchaus zufrieden und betreiben Data Mining es passt wenig zusammen, d.h. der Aufbau von Föderationen und die Wiederverwendung von Daten ist viel zu aufwendig und teuer partielle Reduktion der Komplexität erforderlich auf physischem Niveau Vereinfachung durch Cloud APIs für Infrastrukturen brauchen wir allgemeine Komponenten und Vereinbarungen (AAI, PID, Registraturen, Metadaten, Rechte, etc.)

28 wir brauchen Vereinbarungen! die Geburtsstunde der Research Data Alliance (RDA)

29 konkrete Schritte der EC Okt 2010 European attempts to build a common data infrastructure Global attempts to improve data sharing and interoperability N. Kroes EC: currently supported by NSF, EC and AU more to come soon

30 Lernen vom Internet Analysis Apps Persistent Reference Custom Clients Resolution System Citation Plug-Ins Typing Value Added Services PID Persistent Identifiers Digital Objects Data Sets RDBMS Files Local Storage Cloud Computed Data Sources points to instances describes properties bit sequence (instance) PID record attributes describes properties & context point to each other metadata attributes

31 DONA ist bereits fertig Digital Object Numbering Authority Senior Experts from all continents Stewards of the Handle System DONA ist als Schweizer Stiftung unter dem Hut der ITU installiert. Es wird geleitet von einem international besetzten Board, d.h. das Handle System wird unabhängig von CNRI weitergeführt. IDF/DataCite, EPIC, CrossRef etc sind Teil des weltweiten und redundatent Service Netzes. Worldwide Registration Authorities Datacite, EPIC, CNRI, etc.

32 RDA Groups (here: from the 2 nd Plenary in Washington DC, Sept 2013) Birds-of-a-Feather Linked Data Chemical Safety Data Education and Skills Development in Data Intensive Science Libraries and Research Data Cloud Computing and Data Analysis Training for the Developing World Working Groups Data Type Registries Metadata Standards Practical Policy Persistent Identifier Types Data Foundations and Terminology Data Categories and Codes Interest Groups Agricultural Data Big Data Analytics Data Brokering Certification of Trusted Repositories (joint with ICSU-WDS) Long tail of Research Data Marine Data Harmonization Community Capability Model Data Publishing (joint with ICSU-WDS) Toxicogenomics Interoperability Research Data Provenance Data Citation Metadata Economic Models and Infrastructure for Federated Materials Data Management Engagement Preservation e- Infrastructure Legal Interoperability (joint with CODATA) Global Registry of Trusted Data Repositories and Services Digital Practices in History and Ethnography

33 RDA WG Deliverables Adopted code, policy, infrastructure, standards, or best practices that enable data sharing Harvestable efforts for which a month effort can eliminate a roadblock RDA Principles Efforts that have a substantial impact within the data community, but might not apply to all Efforts for which scientists and researchers can start today. Openness Consensus Balance Harmonization Community Driven Non-Profit inline with G8+O6

34 RDA Governance RDA Colloquium (National Research Agencies and Funders) Technical Advisory Board (Technical oversight) RDA Council (overarching leadership) Secretary-General and Secretariat (Administration and Operations) Working Groups and Interest Groups (impact - focused infrastructure) Organizational Advisory Boards and Organizational Assembly RDA Plenaries & Online Interaction Forum (grass-roots advancements) RDA Membership

35 RDA was ist es also? am besten mit dem Internet (IETF) vergleichen es ist eine bottom-up Organisation in der data practitioners zusammenarbeiten um Daten-Management, -Zugang, -Austausch, -Bewahrung durch das Überwinden von Barrieren viel effizienter machen es ist cross-disziplinär angelegt und agiert global, da auch die Wissenschaft global organisiert ist natürlich bedarf es einer top-down guidance um alles in Balance zu halten das Herz von RDA sind Arbeitsgruppen mit ganz konkreten Zielsetzungen zur Überwindung von Barrieren und Interessengruppen, die in Richtung auf die Bildung von AGs wirken

36 RDA Plenaries Plenary 1: March 18-20, 2013 at Gothenburg, Sweden Plenary 2: September 16-18, 2013 Washington, DC, USA Plenary 3: Dublin, Ireland March in 2014 Plenary 4: Amsterdam, NL September in 2014 viele andere Meetings zwischendurch

37 Haben IT Zentren eine Aufgabe?

38 Zentren in CLARIN-D und DARIAH-DE Aufgaben und Rollen neben den sehr wichtigen Community Zentren: Resource provisioning: VMs & Storage: Service hosting: AAI (shibboleth): PID service: irods Federation (federated storage): Monitoring: Technical Support (computing centres): Operational Security: Clarin Center Registry: Clarin Workspaces (OwnCloud):

39 Rolle der IT Zentren Infrastrukturen werden durch Föderationen stabiler Zentren mit verschiedenen Services realisiert die Datenlandschaft ist komplex und wird auch mehrschichtig bleiben keiner möchte Monopole und Nähe schafft Vertrauen daher wird es Zentren mit community-nahen und solchen mit allgemeineren Funktionen geben (FO, National, EU) Zentren brauchen Experten, die pro-aktiv Aufgaben in Zusammenarbeit mit den Wissenschaftlern wahrnehmen Zentren brauchen Experten, die bezüglich Föderations- Komponenten, Standards, APIs, Protokolle top-fit sind Management, Kuration, LZA, etc. bleiben eine Aufgabe von Zentren mit langfristiger finanzieller Absicherung Zentren müssen ihre Policies offen darlegen und sich regelmäßig zertifizieren lassen

40 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

41 top-down process RDA Maschinerie uptake to come bottom-up process

42 Community-basierte Infrastrukturen DARIAH IdP USER & PROJ DB Projekt A A B Projekt B EPIC PID service AUTHN&Z AUTHN&Z AUTHN&Z AUTHN&Z nearline A B online JUELICH nearline B online A GWDG nearline KIT A online B nearline A B online online RZG

43 Tool Suite und Archiv-Föderation am MPI

44 MPI für Ornithologie Data volume: 400 TB Large number of files: 70 Mio files (to be packed) Organized in per experiment folders shared by experimentators Unstructured heterogeneous data Audio Videos Images Binary files (aggregated datastreams) Text files Metadata available in various forms, in many cases no structured digital metadata available.

45 einige Kern-Aussagen Riding The Wave (EC s HLEG on Scientific Data) The emerging infrastructure for scientific data must be flexible but reliable, secure yet open, local and global, affordable yet high-performance. Obviously, this is a tall order and there is no one technology that we know today or can imagine tomorrow to achieve it all. Thus, what is needed is a broad, conceptual framework for how different companies, institutes, universities, governments and individuals would interact with the system what types of data, privileges, authentication or performance metrics should be planned. This framework would ensure the trustworthiness of data.

46 1. Albania 2. Australia 3. Austria 4. Bangladesh 5. Belgium 6. Bolivia 7. Botswana 8. Brazil 9. Bulgaria 10. Canada 11. China 12. DR Congo 13. Costa Rica 14. Czech Republic 15. Denmark 16. Estonia 17. Finland 18. France RDA Community Current Status: ~1,300 participants from 50+ countries 19. Germany 20. Greece 21. Iceland 22. India 23. Iran 24. Ireland 25. Italy 26. Japan 27. Kyrgyzstan 28. Kuwait 29. Mexico 30. Netherlands 31. New Zealand 32. Norway 33. Palestine 34. Poland 35. Portugal 36. Russian Federation 37. Rwanda 38. Serbia 39. Singapore 40. Slovenia 41. South Africa 42. South Korea 43. Spain 44. Sweden 45. Switzerland 46. Taiwan 47. Turkey 48. United Arab Emirates 49. United Kingdom 50. United States 51. Vatican City 52. Venezuela

47 answers to questions RDA is NOT an infrastructure but a machinery to quickly push agreements (specifications, running code, etc.) RDA is open to everyone dealing with data and signing the principles it is a neutral meeting place also for RI and einfra experts to remove barriers RDA is very much inspired by some RI and einfra inspiration by concrete problems is essential the user community should be global and cross-disciplinary yet not so evident how to bridge all initiatives RDA users should are data practitioners within RI & einfra Interoperability is essential to reduce costs for working with data and thus democratize science and enable innovation all RDA is focusing on reducing barriers for dealing with data

48 massives Crowd Sourcing im MPI crowd sourcing schon im Einsatz - noch zu viel Amateurismus massives CS im Kommen viele VP und MD mit Sensoren 10 min * 100 P/Tag multimedia Aufnahmen (H.264) = 100 GB/T benötigen Maschinerie zur Reduktion/Annotation, zum DM und für das Feedback zu Teimnehmern alles muss hochgradig automatisiert sein

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